Küresel Beceri Açığı Raporu’na göre Problem Çözme, işverenlerin gözünde en önemli beceridir ve onu iletişim ve ekip çalışması takip etmektedir. Ancak, memnuniyet puanında çok düşük bir sırada yer alıyor. Listedeki 15 beceri arasında memnuniyet puanlarında 9. sırada yer alıyor. Aradaki fark çok büyük! İşverenler en çok bunu istiyor ama aradıklarını tam olarak bulamıyorlar. Ama durun, aslında aradıkları şey ne?
Mart ve Haziran 2020 arasındaki 3 ay boyunca ben ve diğer 5 arkadaşım araştırma ve geliştirme yapmakla oldukça meşguldük. (İnanın normalde daha sosyaliz, bu karantina zamanıydı.) 2019’un en çok ihtiyaç duyulan ama pek de yerine getirilmeyen becerilerinden birine odaklandık: Problem Çözme.
p.s. 30 sayfalık detaylı raporumuzu yazının sonunda sizlerle paylaşacağım. Bu bir tür özet.
Problem Çözme tanımı nedir?
Problem çözmenin çok çeşitli tanımları vardır. Wikipedia “Problem çözme, problemlere çözüm bulmak için genel veya geçici yöntemlerin düzenli bir şekilde kullanılmasından oluşur.” diyor. Bu oldukça genel bir tanım, değil mi? Ne tür sorunlar ya da ne tür çözümler olduğunu belirtmiyor. Waterloo Üniversitesi’nden daha iyi bir tanım bulduk,
“Gerçek problem çözme, tatmin edici bir çözüm elde etmek için belirli bir dizi koşula tabi olan ve problem çözücünün daha önce görmediği bir probleme önceden bilinmeyen bir yöntem uygulama sürecidir”.
Bence daha açık. Problem çözücünün aynı problemi daha önce görmemiş olması gerektiğini söylüyor. Bu en önemli kısım çünkü herkes daha önce karşılaştığı problemleri çözebilir. Asıl beceri, daha önce kimsenin görmediği bir sorun olduğunda ortaya çıkıyor. Ama yine de neden bu kadar önemli?
Problem Çözme Neden Önemlidir?
Çünkü her gün yığınla farklı sorunla karşılaşıyoruz! İşte ya da evde, okula giderken ya da arkadaşlarımızla birlikteyken, her zaman etrafımızda küçük ve büyük, görünür ve görünmez sorunlar var.
Özellikle de çalışırken, işiniz bu sorunlara çözüm bulmaktır. Herhangi bir çözümden bahsetmiyorum, verimli, etkili, sürdürülebilir ve uygun maliyetli çözümler. Hatta halihazırda var olan bir çözüme daha iyi çözümler bulmanız bile gerekebilir.
Sorun çözme becerinizi geliştirmek, kendinizi geliştirmenin en önemli parçasıdır. Çünkü yaşınız ilerledikçe sorunlarınız da büyür. On yaşındayken yaşadığınız en büyük sorunu hatırlıyor musunuz? Dondurmayı düşürmek benim için kâbustu. Keşke şimdi de aynı sorunları yaşasaydım… 🙂
Peki, hepimiz bu beceriyi geliştirmenin ne kadar önemli olduğu konusunda hemfikirsek, bunu nasıl öğrenebiliriz? Birine problemleri nasıl çözeceğini gerçekten öğretebilir misiniz?
Problem Çözme öğretilebilir mi?
Evet, ama kolay değil. Çok genel bir terim olduğu için problem çözme becerisini öğretmek ve geliştirmek zordur. Ancak endişelenmeyin, bu önemli becerinin farklı yönlerini geliştirmek için yıllar içinde geliştirilmiş birçok yol vardır. Farklı yönlerden bazıları şunlardır: Yaratıcılık, analiz, araştırma, iletişim vb.
Projemiz kapsamında, problem çözmeyi öğretmenin hem akademik hem de iş odaklı yollarını analiz ettik ve hatta öğretim sorununa Yapay Zeka tabanlı bir çözüm getirdik. Dolayısıyla raporda, onlarca yıl önce yazılmış akademik makalelere atıfların yanı sıra 2020’de çalışan çeşitli sektörlerdeki uzmanların yorumlarını ve incelemelerini göreceksiniz. Elbette, kendi formülümüzü bulabilmek için, her türden problemi çözmeye yönelik mevcut birçok problem çözme tekniğini analiz ettik.
Analiz ettiğimiz en yaygın tekniklerden bazıları (daha fazlası raporda)
PDCA (Plan Do Check Act) Döngüsü
PUKÖ döngüsü (diğer adıyla Deming döngüsü), iş dünyasında süreçlerin ve ürünlerin kontrolü ve sürekli iyileştirilmesi için kullanılan yinelemeli dört adımlı bir yönetim yöntemidir. Basitçe tipik bilimsel yöntemin adımlarını takip eder: Planla, bir hipotez ve deneysel tasarım geliştirmek; Yap, deneyi yürütmek; Kontrol et, ölçümleri toplamak; Harekete geç, sonuçları yorumlamak ve uygun eylemi gerçekleştirmektir.
Yanal Düşünme
Yanal düşünme belirli bir metodolojiyi takip etmez, dolaylı ve yaratıcı bir yaklaşım kullanarak, hemen ortaya çıkmayan ve geleneksel adım adım mantıkla elde edilemeyen gerekçelerle sorunları çözer. Doğal, mantıksal ve matematiksel düşünceye karşı geliştirilmiş alternatif bir düşünme biçimidir.
Kök Neden Analizi
Kök neden, herhangi bir sorunun arkasındaki ana sebep olarak tanımlanabilir. Tespit edilmesi ve ortadan kaldırılması durumunda, kök nedenin yol açtığı sorunun tekrarlanması da engellenmiş olacaktır. Sorunların altında yatan kök nedenlerin tespit edilmesi için gerçekleştirilen sürece “Kök Neden Analizi” denir.
Altı Düşünme Şapkası
Altı Şapkalı Düşünme Yöntemi, düşünce ve önerileri belirli bir düzen içinde sunmak ve sistematik hale getirmek için kullanılır. “Şapkalar” düşünceleri ayırmak için kullanılan bir sembolü ifade eder. Şapkaların rengi değiştikçe, rengin sembolize ettiği düşüncelerin belli bir düzen içinde aktarılması beklenir. Her şapka belli bir düşünce türünü tanımlar.
Ve kendi algoritmamızı bulmadan önce, insanların problemleri çözmesine yardımcı olan pek çok başka teknik hakkında okuduk.
Beceri eğitimi için kendi problem çözme algoritmamız
Aşağıdaki algoritma sıfırdan yazdığımız bir şey değil. Akademik literatürden ve iş deneyimlerinden destek alarak öğrendiklerimizin bir birleşimidir. Diğer dış uzmanlarla tartışıldı ve güncellendi. Her adımda kullanılmasını önerdiğimiz tekniklerle birlikte yeni bir düzen belirlemek istedik.
Algoritma Adımları
- Problem Tanımı: Albert Einstein’ın bir zamanlar söylediği gibi “Gezegeni kurtarmak için bana bir saat verilse, 59 dakikamı sorunu tanımlamaya, 1 dakikamı da çözmeye ayırırdım”, biz de iyi tanımlanmış bir sorunun çözülmesinin çok daha kolay olduğuna ve bunun sürecin ilk adımı olması gerektiğine inanıyoruz.
- Etki Ölçümü ve Veri Toplama: Toplanan verilere göre sorundan veya potansiyel değişiklikten etkilenen tüm faktörler listelenir. Ardından kullanıcı sırasıyla Kritik Başarı Faktörlerini (CSF) ve Anahtar Performans Göstergelerini (KPI) belirler.
- Hedef Belirleme: Hedefler, bir yön duygusu sağladıkları için oldukça önemlidir. SMART, bu unsurların tüm yönlerini dikkate alan ve bunlara ulaşma olasılığını artıran Spesifik, Ölçülebilir, Ulaşılabilir, Gerçekçi ve Zamanında hedefler anlamına gelir.
- Kök Neden Analizi: Burada amaç, sorunu çözmek için ele alınması gereken kök nedenlerin derinlemesine anlaşılmasıdır. Balık Kılçığı Diyagramı, Pareto ve 5 Neden bu aşamada kullanılabilecek yöntemlerdir.
- Karşı Önlemler Listesi: Tüm olası çözümler sıralanır ve alternatifler oluşturulur. Bu, en iyi çözümün ve ayrıca sorunun gerçek karmaşıklığının belirlenmesine yardımcı olur.
- Fizibilite Analizi: Listelenen tüm çözümlerin uygulanabilirliği, en iyi çözümü/çözümleri bulmak için mali ve teknik açılardan incelenir. Zucchetti’nin geri bildirimi sayesinde, fizibilite analizi ile karşı önlemlerin listelenmesi arasında bir alt döngü eklenmiştir. Eğer bir çözüm fizibilite analizine göre “uygulanabilir” görünmüyorsa, süreç diğer olası çözümleri düşünmek için bir önceki adıma geri döner.
- Uygulama: Seçilen alternatif, deneme ve hatalardan elde edilen geri bildirimlere göre artımlı bir yaklaşımla uygulanır ve değiştirilir.
- Sürekli Kontrol: Bu döngüde, belirlenen devam eden önlemler (örneğin KPI’lar) izlenir. Uzun vadeli sonuçlar da çözüme bağlı olarak değerlendirilir.
Yapay Zeka insanların Problem Çözme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir mi?
Yapay Zeka her türlü sektörde insanlara birçok şekilde yardımcı olmak için kullanılıyor. Elbette problem çözme konusundan ayrı düşünülemez. Şu anda bile birileri yol tarifi bulmak için Google Haritalar’ı kullanıyor ve Yapay Zeka hız, trafik, yol çalışmaları ve diğer insanların geçmiş verilerini dikkate alarak size mümkün olan en iyi rotayı gösteriyor. Yani cevap evet. Sorunları çözmek için kullanılabilir ve insanların sorun çözme becerilerini geliştirmek için kullanılabilir. Bu nedenle, Zucchetti Group’un CTO’su Bay Gregorio Piccoli’nin yardımıyla, yapay zeka destekli basit bir İş Modeli Kanvas Doldurucu geliştirdik.
Buraya kadar geldiyseniz, umarım size biraz değer veya bilgi verebilmişimdir. Lütfen beni sosyal medya hesaplarımdan (LinkedIn, Instagram, Facebook) takip etmeyi veya sağ taraftaki e-posta listeme abone olmayı düşünün.
İster İş Modelini veya Değer Önerisini, isterse SWOT analizini anlamak olsun, kanvasları doldurmanın ne kadar önemli olduğunu biliyoruz. Bu nedenle, kullanıcının hangi hücreye ne tür bilgi koyacağına karar vermesine yardımcı olmak için bu doldurucuyu geliştirdik.
Kendiniz denemek için buraya tıklayın: İş Modeli Kanvas Doldurucu Çevrimiçi
Problem Çözme Becerisi Araştırma ve Geliştirme Raporu
Projemiz hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, kaynaklarımızı, akademik literatür taramasını ve doğal problem çözmeyi geliştirmek için önerdiğimiz yöntemleri (MicroDYN ve MicroFIN gibi) içeren raporun tamamını buradan indirebilirsiniz -> Problem Çözme Becerisi Eksikliği Araştırması ve Raporu (PDF). Ayrıca Profesörlere yaptığımız sunum da burada: Problem Çözme Beceri Eksikliği Sunumu
Ekip arkadaşlarım Dicle Ildan, Giovanni Previato Roja, Mehmet Berk Souksu, Moritz Karl Iason Maier, Umut Sirvan bu proje süresince gösterdikleri büyük çaba ve heves için teşekkür ederim. Sayın Gregorio Piccoli’ye de araştırma-geliştirme ve mentorluk konularında bize gösterdiği olağanüstü çaba için teşekkür etmek isterim. Ayrıca Prof. Antonio Ghezzi, Prof. Angelo Cavallo, Prof. Riccardo Mangiaracina, and Prof Stefano D’Angelo, bu proje öncesinde ve sırasında bize verdikleri tüm eğitim ve danışmanlık için teşekkür etmek istiyorum.
